Datenauswertung in der Cloud mittels standardisierter Schnittstelle umgesetzt
Einfach in die Cloud: Digitalisierung von Brownfield-Anlagen leicht gemacht
Donnerstag, 08. Februar 2018
| Redaktion
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Ein Beispiel für den Einsatz von Edge Devices an der Smart Factory KL
Ein Beispiel für den Einsatz von Edge Devices an der Smart Factory KL-Industrie 4.0-Anlage findet sich am Wägemodul zur Qualitätssicherung, Bild: Technologie-Initiative Smart Factory KL e.V.

Wie kann eine existierende Produktionsanlage digitalisiert werden? Dies ist eine zentrale Frage zur vertikalen Integration, die sich viele produzierende Unternehmen beim Nachrüsten ihrer bestehenden Brownfield-Anlagen stellen. Das Partnerkonsortium der Smart Factory KL-Industrie 4.0-Produktionsanlage stellt verschiedene Lösungen auf dem Gemeinschaftsstand von Smart Factory KL und dem Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) auf der Hannover Messe in Halle 8, Stand D20 vom 24. bis 28. April 2018 aus.

Verschiedene Edge Devices der Partnerunternehmen kommen dabei zum Einsatz: Technisch unterschiedlich aufgebaut, ist ihre Aufgabe jedoch dieselbe: sie sammeln Zustandsdaten der Produktionsmaschinen, die sie mittels standardisiertem Kommunikationsprotokoll OPC UA über die bestehende Integrationsschicht an eine Cloud-Plattform verarbeitet weiterleiten. Durch die smarte Datenauswertung können im Sinne des Condition Monitoring (Zustandsüberwachung) Rückschlüsse auf den Zustand der Anlage gezogen und beispielsweise Wartungsarbeiten bedarfsgerecht (Predictive Maintenance) eingeleitet werden.

Die Industrie 4.0-Anlage des Smart Factory KL-Partnerkonsortiums ist grundsätzlich für die vertikale Integration ausgelegt, was dieses Jahr einen Schwerpunkt des Auftritts auf der Hannover Messe darstellt. „Mit dieser Thematik adressieren wir gemeinsam mit unseren Partnern aktuelle Fragestellungen der produzierenden Industrie rund um die Weiterentwicklung und das smarte Aufrüsten von Brownfield-Anlagen“, so Prof. Dr. Detlef Zühlke, Vorstandsvorsitzender der Smart Factory KL. Wurden an der Anlage verschiedene Zustände wie Energieverbräuche bisher in den extern angeschlossenen Infrastruktur-Boxen gemessen, so können jetzt Zustandsmessung und Datensammlung in den Modulen direkt erfolgen. Der Einsatz von Edge Devices macht dies möglich.

An der Industrie 4.0-Anlage sind mehrere Edge-Device-Lösungen eingebaut. Dabei wird der herstellerübergreifende Ansatz, auf dem die Anlage basiert, bewahrt, denn diverse Edge Devices verschiedener Hersteller kommen zum Einsatz. An der Schnittstelle zur Steuerung, dem „South-Bound Interface“, haben die Partnerunternehmen unterschiedliche technische Ausführungen realisiert. In allen Fällen sorgen zusätzlich implementierte Sensoren dafür, dass Zustandsdaten wie Durchfluss von Druckluft bei pneumatischen Aktoren, Energieverbrauch von elektrischen Verbrauchern oder Steuerungsdaten gemessen werden. Allen Lösungen gemein ist jedoch, dass ihre IT-Schnittstelle, das sogenannte „North-Bound Interface“, einheitlich über OPC UA angeboten wird, dem vom Smart Factory KL-Partnerkonsortium festgelegten Kommunikationsprotokoll. Über eine Umwandlung an der Integrationsschicht werden die Daten sicher über das MQTT-Protokoll an die SmartFactoryKL-Cloud zur Analyse gesendet, um den maximalen Mehrwert daraus zu erzielen.

Beispiel: Condition Monitoring am Wägemodul

Ein Beispiel für den Einsatz von Edge Devices findet sich am Wägemodul zur Qualitäts-sicherung. In diesem Produktionsmodul wird der individualisierte Visitenkartenhalter gewogen, um somit einen Rückschluss auf den korrekten Komponentenumfang zu ziehen. Es handelt sich hier um eine bestehende, ältere Waage, die weder Daten aufzeichnet noch OPC UA-fähig ist. Deshalb hat der Modulhersteller die bestehende Waage mit einem Edge Device nachgerüstet. Es liest die verschiedenen Zustandsdaten wie Temperatur, Über- und Unterlast sowie Stabilisierungszeit, die der Sensor erfasst, aus der Waage aus, zeichnet sie auf, verrechnet sie und fasst sie zu einer Zustandsmeldung via OPC UA an die Cloud zusammen.
Die Stabilisierungszeit ist ein wesentliches Kriterium, um die Funktionalität der Waage zu überprüfen. Befindet sich zum Beispiel die Stabilisierungszeit außerhalb des definierten Korridors, können durch eine Datenanalyse Rückschlüsse auf eine Störung an der Waage selbst oder in der Umgebung gezogen werden. Eine plötzlich auftretende Vibration eines benachbarten Motors oder eine Verunreinigung der Waage können möglicherweise hierfür Auslöser sein. Im Sinne der vorausschauenden Wartung können nun Wartungsarbeiten am Motor und an der Waage bedarfsgerecht geplant und vorgenommen werden, anstatt nach einem festgelegten Wartungsintervall zu agieren.

Für die Anwender von Edge Devices ergeben sich folgenden Vorteile:

  • Ermöglichung von Informationsaustausch mit IT-Systemen;
  • Ermöglichung neuer Datenaufnahme ohne Eingriff in das SPS-Programm;
  • Informationsvorverarbeitung für Datenanalyse (Data Analytics) und vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance).
  • Durchführung von Analyse und Optimierung von Produktionsprozessen, direkt an den Maschinen;

Für den Hersteller von Edge Devices sind folgende Vorteile erkannt:

  • Nutzung als Hardware für gemeinsame Schnittstellen und Informationsmodelle (Konzept der Verwaltungsschale)
  • Zugang zu aggregierten Anwenderdaten für F&E-Abteilung ohne Sicherheitsrisiken beim Anwender.

Die Partner des Smart Factory KL-Industrie 4.0-Demonstrators sind: Belden/Hirschmann, Bosch Rexroth, B&R Automation, Eplan Software & Service, Festo, Harting, Huawei, IBM, KIST Europe, Lapp Kabel, Mettler Toledo, Mini Tec, Phoenix Contact, Pilz, Pro-Alpha, SAP, Siemens, TÜV Süd, Weidmüller.

Vertikale Integration & Edge Devices

Vertikale Integration oder Digitalisierung von bestehenden Produktionsanlagen (Brownfield) wird durch das Nachrüsten mit Edge Devices einfach ermöglicht. Die ohnehin vorhandenen Daten innerhalb der Steuerungen und Module werden von angebrachten Sensoren ausgelesen, über smarte Konnektoren (Edge Devices) gesammelt, in strukturierte Kommunikationswege gelenkt und in IoT-Plattformen oder Clouds zusammengeführt. Die vertikale Integration bezeichnet dabei den Vorgang, bei dem Maschinenzustandsdaten von der untersten Sensorebene bis in die Cloud-basierte Umgebung transportiert und integriert werden (Condition Monitoring).

Die somit erreichte Verfügbarkeit von einer Vielzahl von Maschinendaten erlaubt es, Informationen herauszuziehen, diese auszuwerten (Data Analytics) und Aussagen über Maschinenzustände zu treffen (Predictive Maintenance), was in der Vergangenheit nicht ohne Eingriff in die Steuerungsebene von Maschinen unter großem Aufwand und Risiko möglich war. Kurz gesagt bezeichnet die vertikale Integration den „Einblick“ in eine Maschine auf Datenebene. Durch die Daten können Rückschlüsse über Zustand und Performanz bestehender Maschinen, Module und Anlagen gezogen werden, was sich letztendlich auf Kennwerte wie Produktqualität, Produktivität oder Kosteneffizient positiv auswirkt.
 

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